我正在学习seaborn,并且遇到了一些意想不到的行为。
这个可重现的示例使用了 Surveys.csv 数据集,可以在此链接中找到:http://www.datacarpentry.org/python-ecology-lesson/setup/
我的代码如下:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="whitegrid", color_codes=True)
surveys_df = pd.read_csv("surveys.csv")
avg_weight = surveys_df.groupby("plot_id")["weight"].mean().to_frame()
avg_weight
weight
plot_id
1 51.822911
2 52.251688
3 32.654386
4 47.928189
5 40.947802
6 36.738893
7 20.663009
8 47.758001
9 51.432358
10 18.541219
11 43.451757
12 49.496169
13 40.445660
14 46.277199
15 27.042578
16 24.585417
17 47.889593
18 40.005922
19 21.105166
20 48.665303
21 24.627794
22 54.146379
23 19.634146
24 43.679167
sns.barplot(x = avg_weight.index.values, y = "weight",
data = avg_weight, palette = sns.palplot(sns.diverging_palette(150, 275, s=80, l=55, n=9)))
plt.xlabel('Animal id')
plt.ylabel('Average Weight')
plt.title('Average Weight by Animal')
条形图出现颠倒。
为什么会发生这种情况以及如何纠正它?
我们将不胜感激您的建议。
PS:不知何故,这个问题与传递给调色板参数的值有关,因为当我选择 palette = sns.color_palette("coolwarm", 7)
时它就得到了解决。尽管如此,我还是不明白为什么。
最佳答案
通过调用sns.palplot
,您正在制作另一个图,这会导致图窗属性设置不正确。删除它,你应该就好了:
sns.barplot(x = avg_weight.index.values, y = "weight",
data = avg_weight, palette = sns.diverging_palette(150, 275, s=80, l=55, n=9))
plt.xlabel('Animal id')
plt.ylabel('Average Weight')
plt.title('Average Weight by Animal')
关于python - Python 中的seaborn : barplot appears upside down,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47488856/